在pyspark中将两个字符串连接到一个RDD中以形成新的RDD

在pyspark中，可以使用union函数将两个字符串连接到一个RDD中以形成新的RDD。

具体步骤如下：

导入必要的模块和函数：

from pyspark import SparkContext

创建SparkContext对象：

sc = SparkContext("local", "String Concatenation")

创建两个字符串RDD：

rdd1 = sc.parallelize(["Hello", "World"])
rdd2 = sc.parallelize(["Spark", "is", "awesome"])

使用union函数将两个RDD连接成一个新的RDD：

new_rdd = rdd1.union(rdd2)

打印新的RDD内容：

print(new_rdd.collect())

这样就可以将两个字符串连接到一个RDD中形成新的RDD。

在pyspark中，RDD是弹性分布式数据集的缩写，是Spark中最基本的数据结构之一。RDD提供了一种分布式的、容错的、可并行处理的数据集抽象，可以在集群上进行高效的并行计算。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

下面将介绍一些常用的键值对转换操作（注意是转换操作，所以是会返回新的RDD）二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 我们这里以第七次全国人口普查人口性别构成中的部分数据作为示例 [...就是键值对RDD，每个元素是一个键值对，键(key)为省份名，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys...的每个元素中的值(value)，应用函数，作为新键值对RDD的值，而键(key)着保持原始的不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues print...pyspark.RDD.flatMapValues 这里将mapValues()和flatMapValues() 一起作用在一个数据上，以显示二者的区别。...pyspark.RDD.reduceByKey 使用一个新的原始数据rdd_test_2来做示范 rdd_test_2 = spark.sparkContext.parallelize([ ('A',

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第3天：核心概念之RDD

现在我们已经在我们的系统上安装并配置了PySpark，我们可以在Apache Spark上用Python编程。今天我们将要学习的一个核心概念就是RDD。...这些对RDD的操作大致可以分为两种方式：转换：将这种类型的操作应用于一个RDD后可以得到一个新的RDD，例如：Filter, groupBy, map等。...计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...) filter(function)函数 filter函数传入一个过滤器函数，并将过滤器函数应用于原有RDD中的所有元素，并将满足过滤器条件的RDD元素存放至一个新的RDD对象中并返回。...在下面的例子中，在两个RDD对象分别有两组元素，通过join函数，可以将这两个RDD对象进行合并，最终我们得到了一个合并对应key的value后的新的RDD对象。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接集合操作

的连接/集合操作 1.join-连接对应于SQL中常见的JOIN操作菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD...以“右侧”的RDD的key为基准，join上“左侧”的RDD的value, 如果在左侧RDD中找不到对应的key, 则返回 none； rdd_rightOuterJoin_test = rdd_1...实现过程和全连接其实差不多，就是数据的表现形式有点区别生成的并不是一个新的键值对RDD，而是一个可迭代的对象 rdd_cogroup_test = rdd_1.cogroup(rdd_2)...2.Union-集合操作 2.1 union union(other) 官方文档：pyspark.RDD.union 转化操作union()把一个RDD追加到另一个RDD后面，两个RDD的结构并不一定要相同...第二个RDD中的元素，返回第一个RDD中有，但第二个RDD中没有的元素。

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。...( ) 类似于sql中的union函数，就是将两个RDD执行合并操作;但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD中的重复值...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...data_list = [ ((10,1,2,3), (10,1,2,4), (10,1,2,4), (20,2,2,2), (20,1,2,3)) ] # 注意该列表中包含有两层tuple嵌套，相当于列表中的元素是一个...)] 3.filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式，来筛选出满足为真的元素 pyspark.RDD.filter # the example of filter key1_rdd..., (10,1,2,4)] [(20,2,2,2), (20,1,2,3)] 4.union() 类似于sql中的union函数，就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union...() print("distinct\n",distinct.collect()) 原来的 Key1_rdd 后两个元素是重复出现的，使用distinct之后就会消掉一个: [(10,1,2,3), (

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【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

一、RDD#map 方法 1、RDD#map 方法引入在 PySpark 中 RDD 对象提供了一种数据计算方法 RDD#map 方法 ; 该 RDD#map 函数可以对 RDD 数据中的每个元素应用一个函数...# 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import...rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行结果...操作，将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(lambda element: element * 10) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ; # 打印新的 RDD 中的内容 print...: element / 2) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from

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【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法可以根据指定的条件过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#filter...传入 filter 方法中的 func 函数参数 , 其函数类型是接受一个任意类型元素作为参数 , 并返回一个布尔值 , 该布尔值的作用是表示该元素是否应该保留在新的 RDD 中 ; 返回 True...保留元素 ; 返回 False 删除元素 ; 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例下面代码中的核心代码是 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sc.parallelize([...RDD#distinct 方法用于对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD...对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码中 , old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素去重后的新的

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Eat pyspark 2nd day | 1小时看懂Spark的基本原理

这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 ? 4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。...RDD代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。一般有两种方式创建RDD，第一种是读取文件中的数据生成RDD，第二种则是通过将内存中的对象并行化得到RDD。...RDD的操作有两种类型，即Transformation操作和Action操作。转换操作是从已经存在的RDD创建一个新的RDD，而行动操作是在RDD上进行计算后返回结果到 Driver。...RDD之间的依赖关系形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分成相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。...遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 ?

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初识 Spark - 7000字+15张图解，学习 Spark 入门基础知识

RDD 的基础上创建一个新的 RDD。...PySpark 提供了 PySpark Shell ，它将 Python API 链接到 Spark 核心并初始化 SparkContext。...在 Spark 中可以通过一系列的算子对 RDD 进行操作，主要分为 Transformation（转换）和 Action（执行）两种操作： Transformation：对已有的 RDD 进行转换生成新的...图4-3-2：RDD 操作处理过程由于 RDD 是只读的弹性分区数据集，如果对 RDD 中的数据进行改动，就只能通过 Transformation 操作，由一个或多个 RDD 计算生成一个新的 RDD...Stage 中；如果遇到 RDD 之间为宽依赖，则划分到一个新的 Stage 中，且新的 Stage 为之前 Stage 的 Parent，然后依次类推递归执行，Child Stage 需要等待所有的

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RDD#flatMap 方法是在 RDD#map 方法的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法也是接收一个函数作为参数 , 该函数被应用于 RDD...中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套解除嵌套含义 : 下面的的列表中 , 每个元素都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...进行处理 , 然后再将计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是解除嵌套 ; 这样原始 RDD 对象中的每个元素 , 都对应新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将字符串列表...# 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行结果 : Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects

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